Arcadia AI – Master-Studiengang
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Studiengang  /  Semester 3 – Specialization & Research
Kurs

Applied AI: AI for Science, Robotics, Product Strategy, Healthcare

KI in realen Domänen: Wissenschaft, Robotik, Gesundheitswesen und Produktstrategie

Lehrperson wird noch bekannt gegeben

Über den Kurs

Der Kurs behandelt den Einsatz von KI in spezialisierten Bereichen: AI for Science (molekulare Modellierung, Klimaforschung), Robotics (embodied AI, Sim-to-Real Transfer), Healthcare AI (regulatorische Anforderungen, klinische Studien) und AI Product Strategy (ROI, Build vs. Buy, Risikomodellierung). Die Studierenden wählen einen Track zur Vertiefung. Der Kurs vermittelt die Fähigkeit, an der Schnittstelle von KI und einer konkreten Domäne zu arbeiten – eine Schlüsselkompetenz für eine Karriere im angewandten KI-Bereich.

Was Sie lernen

✓Spezialisierte KI-Architekturen im Kontext der gewählten Domäne anwenden
✓Regulatorische und ethische Einschränkungen beim Deployment von KI in realen Systemen bewerten
✓Einen Business Case für eine KI-Initiative mit Risikoanalyse und ROI erstellen

Kernthemen

•AI for Science: AlphaFold-ähnliche Architekturen, Equivariant Networks, Neural ODEs
•Robotics: RL für Steuerung, Imitation Learning, Sim-to-Real Gap
•Foundation Models für Robotics: RT-2, Octo
•Healthcare AI: regulatorische Rahmenbedingungen (FDA SaMD, CE-Kennzeichnung), Bias in klinischen Daten
•AI Product Strategy: Value Chain AI, Make-or-Buy, AI Risk Taxonomy
•ROI-Bewertung für KI-Produkte und Unit Economics
•MLOps in regulierten Branchen: Audit Trail, Model Cards
•Responsible Deployment: Fairness, Consent, Data Governance
Die Beschreibung wurde automatisch generiert und wurde noch nicht von der Lehrperson geprüft – dies ist ein Entwurf zur Diskussion.